使用时域漫射光学在十名受试者五个身体部位的体内光学特性光谱

将光深入照入体内

医学研究人员越来越多地使用光而非X射线来观察皮肤下并追踪体内的活动。但要把光学转化为可靠的诊断工具，科学家首先需要准确了解不同组织如何吸收和散射光。本文介绍了一个丰富且公开可用的数据集，绘制了光在多个人体部位中传播的图谱，为更安全、更精确的光学检测和治疗铺平道路。

为何光是强有力的医学工具

在红光与近红外之间存在一个“窗口期”，在该波段光可穿透组织数厘米而不被完全吸收。这一波段已被用于监测大脑含氧量或引导激光治疗的设备。然而，现有大多数关于组织“光学特性”的测量来自体外组织样本、动物或零散的小规模实验，这使得新器件的设计、研究之间的比较或对人群自然差异的考虑变得困难。作者旨在通过一个标准化的体内人类数据集来填补这一空白，任何人都可以使用该数据集。

测量是如何采集的

研究团队使用了一种称为时域漫射光谱的技术。他们通过一个小型手持探头向体内发射超短光脉冲，并测量散射光子返回所需的时间。该“飞行时间”曲线的形状揭示了组织吸收光的强度以及散射的程度。对十名健康志愿者进行了测量，这些志愿者在年龄、性别、肤色和体型上各不相同，测量的五个部位为：上臂、覆盖桡尺骨的前臂、腹部、前额和跟骨（距骨下的跟骨）。对每个部位记录了从610到1110纳米共51个波长的光，每个部位探头重定位后重复测量两次，每个位置测量三次，同时在相同部位采集了超声图像以显示基础解剖结构。

将光子时间转换为组织图谱

为了把原始光子到达时间转化为生物医学上有用的信息，作者用一个经验证的光在散射介质中扩散的物理模型拟合每条飞行时间曲线。这使他们能够在每个波长上估算两个关键数值：光被吸收的量和光被散射的强度。处理过程谨慎以避免噪声和失真，系统也通过已知特性的液体“幻影”以及国际性能基准进行了交叉校验。最终数据集托管在Zenodo上，包含未经处理的原始文件、将每个文件链接到受试者和身体部位的元数据、示例分析输出，以及用于读取和绘图的现成Python和MATLAB工具。

数据揭示了真实人体的特征

所得光谱显示水、脂肪、血液和结构蛋白在身体不同部位各自留下了独特的指纹。例如，体重指数较高受试者的腹部测量在脂质吸收明显的波长处显示出更强的脂肪信号，而较瘦受试者的光谱以水为主。像前臂和跟骨这样的富含骨骼的区域共享一些微妙特征，可能与骨骼中的胶原有关；前额脂肪储存较少，光谱则以水和血液的特征为主。通过比较同一位置的重复测量与不同个体之间的差异，作者表明个体间的自然变异远大于仪器本身的噪声，强调在设计光学诊断时考虑生物多样性的重要性。

为未来基于光的医学奠定基础

通俗地说，该项目类似于为光在体内的传播绘制了一张详细的路线图。任何设计新型光学扫描仪、检验光子在组织中运动理论或训练人工智能系统以解释光学信号的人，现在都可以从准确、公开共享的人体数据出发，而非凭空猜测。通过结合经严格验证的测量、超声图像和透明的分析工具，该数据集提供了一个共同参考，有望加速无创光学方法在疾病检测、健康监测和治疗引导方面的发展。

引用: Damagatla, V., Karremans, S., Bossi, A. et al. In-vivo optical properties spectra across five body locations on ten subjects using time-domain diffuse optics. Sci Data 13, 261 (2026). https://doi.org/10.1038/s41597-026-06586-9

关键词: 组织光学, 近红外光, 无创成像, 开放生物医学数据, 光子迁移